一、大數(shù)據(jù)與精準(zhǔn)營銷間的關(guān)系

大數(shù)據(jù)應(yīng)用于精準(zhǔn)營銷就是在大數(shù)據(jù)的支撐下，盡可能多地獲取消費者的信息，從中分析挖掘他們的潛在需求，并利用數(shù)據(jù)技術(shù)進行精準(zhǔn)的廣告投放，使?fàn)I銷更具針對性。

首先，大數(shù)據(jù)為精準(zhǔn)營銷提供了海量的數(shù)據(jù)信息。 在互聯(lián)網(wǎng)中，用戶的信息行為都能轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)，企業(yè)通過分析這些數(shù)據(jù)，挖掘消費者的潛在需求，運用信息技術(shù)進行精確的、個性化的廣告投放，實現(xiàn)精準(zhǔn)的營銷。 同時，在營銷過程中，每一個用戶的 Cookies 數(shù)據(jù)是可記錄和查詢的， 即與目標(biāo)用戶的每一次接觸都會留下痕跡，利用這些“痕跡”可以建立一個消費者數(shù)據(jù)庫，實現(xiàn)客戶的信息管理。 大數(shù)據(jù)使更高效的精準(zhǔn)營銷得以實現(xiàn)，精準(zhǔn)營銷又為大數(shù)據(jù)提供更多信息積累。

二、大數(shù)據(jù)下的精準(zhǔn)營銷模式

1. 受眾精準(zhǔn)

大數(shù)據(jù)技術(shù)為營銷找到更能滿足業(yè)務(wù)需求的受眾。 通過對數(shù)據(jù)的整合分析，我們可以得出清晰的用戶畫像，了解用戶的個性與需求，從而實現(xiàn)一對一的精準(zhǔn)投放和服務(wù)。 如擁有強大的數(shù)據(jù)管理平臺（DMP）的 TalkingData，能對超過 20 億移動受眾人群的數(shù)據(jù)進行匯聚、清洗、萃取，結(jié)合一系列算法模型，輸出人群分類標(biāo)簽數(shù)據(jù)體系和目標(biāo)受眾分析工具。 由此，企業(yè)可以更加精準(zhǔn)地找出目標(biāo)受眾，進行針對性的廣告投放。

2. 成本精準(zhǔn)

大數(shù)據(jù)技術(shù)使廣告投放更加精準(zhǔn)，提升了廣告的轉(zhuǎn)化率和回報率，大大節(jié)約了成本。 在大數(shù)據(jù)的支持下，我們能挖掘大量與消費者相關(guān)的數(shù)據(jù)信息， 從中分析出消費者的基本屬性、興趣愛好、消費習(xí)慣、消費需求等，更加準(zhǔn)確地定位目標(biāo)受眾并進行細分。 再運用人群定向技術(shù)，精準(zhǔn)地向受眾投放針對性的廣告。 這樣的精準(zhǔn)投放，改變了以往大范圍無目的的廣泛投放模式，大大節(jié)約廣告投放成本，避免浪費。 同時，精準(zhǔn)的廣告信息往往能主動迎合消費者的需求，更容易使其對產(chǎn)品和服務(wù)產(chǎn)生好感，從而大大提高了廣告的轉(zhuǎn)化率和回報率。 企業(yè)通過大數(shù)據(jù)進行精準(zhǔn)營銷，可大程度降低營銷成本，提升品牌價值。

3. 效果精準(zhǔn)

運用大數(shù)據(jù)對消費者的需求進行篩選跟聚合，使精準(zhǔn)營銷的層次得到進一步提高。 在大數(shù)據(jù)技術(shù)的支撐下，我們可以得到清晰的目標(biāo)受眾定位，有效細分人群，提供針對性較強的個性化聚合服務(wù)。 改變了以往精準(zhǔn)營銷提供綜合化服務(wù)的局面，大大提高了營銷的效果。

1. 用戶數(shù)據(jù)的挖掘

互聯(lián)網(wǎng)時代下，用戶的任何行為都會留下痕跡，利用系統(tǒng)日志數(shù)據(jù)、訪問社交網(wǎng)絡(luò)信息等，我們通過用戶反饋信息，識別分析出用戶的基本屬性、興趣愛好、消費行為、潛在需求等。 以 Facebook 為例， 超過 12 億的用戶量為其提供了海量數(shù)據(jù)。 Facebook 可以從 Cookies 追蹤它的用戶， 如用戶在使用 Facebook 的同時瀏覽網(wǎng)頁， 便可以追蹤到用戶所訪問頁面的網(wǎng)址。用戶在 Facebook 里添加的標(biāo)簽， 點過的贊等等也都可以成為 Facebook 識別和分析用戶的基本屬性、個性取向、情感狀態(tài)、消費水平、政治傾向等各方面信息的數(shù)據(jù)依據(jù)。 企業(yè)可以通過訪問 Facebook 主題數(shù)據(jù)對消費者進行研究， 進一步了解消費者，繪制品牌受眾地圖，進行品牌內(nèi)容評估，從而準(zhǔn)確地投放廣告、開發(fā)客戶，實現(xiàn)精準(zhǔn)營銷。

2. 定向廣告的推送

精準(zhǔn)營銷成功的一個重要條件是精準(zhǔn)的營銷信息推送，即將相關(guān)的產(chǎn)品廣告、促銷活動等信息向目標(biāo)受眾推送，引發(fā)其關(guān)注并產(chǎn)生點擊、閱讀等行為，從而進一步吸引其購買產(chǎn)品。 它包含兩方面，一是目標(biāo)受眾，即營銷信息應(yīng)該推給誰；二是信息內(nèi)容，即向其推送怎樣的信息。 以前，企業(yè)難以獲取足夠的用戶信息，因此無法采取有針對性的傳播內(nèi)容，造成大量的廣告資源浪費。 在大數(shù)據(jù)時代，我們可以搜集大量的用戶信息并進行分析，從而判斷出我們的目標(biāo)受眾，進行個性化的定向廣告推送，大大提升了廣告效率，節(jié)約廣告成本。

四、精準(zhǔn)營銷的大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用

1. 大數(shù)據(jù)分布式存儲管理技術(shù)

大數(shù)據(jù)是涉及整個軟硬件系統(tǒng)的各個層面上諸多計算技術(shù)的融合。 當(dāng)大數(shù)據(jù)處理平臺搭建后，將要考慮數(shù)據(jù)存儲問題。在集群環(huán)境下，需要大數(shù)據(jù)的儲存并發(fā)訪問，主要采用分布存儲系統(tǒng)。 分布式存儲對大數(shù)據(jù)才存儲通過可擴展的方式高效可靠的管理，但無法對結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行訪問和管理 。 因此，面向結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲管理和查詢分析系統(tǒng)應(yīng)運而生。

2. 數(shù)據(jù)分析

金融征信、互聯(lián)網(wǎng)輿情、商業(yè)用戶畫像、電信精準(zhǔn)營銷及智能交通管理等領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用層出不窮。 大數(shù)據(jù)以應(yīng)用系統(tǒng)需要有相關(guān)專業(yè)及知識結(jié)構(gòu)的應(yīng)用行業(yè)專家對領(lǐng)域應(yīng)用的具體案例和問題構(gòu)建行業(yè)具體應(yīng)用的邏輯業(yè)務(wù)模型，并采用分析軟件進行分析歸納數(shù)據(jù)， 計算機專業(yè)人員通過以上分析，再進行設(shè)計和開發(fā)相關(guān)大數(shù)據(jù)應(yīng)用系統(tǒng)。 通過其存儲、計算、分析等技術(shù)層面的運用，能夠構(gòu)建針對不同行業(yè)領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)分析或解決方案。

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